[发明专利]智能探测机器人同时定位与地图构建系统

说明书

智能探测机器人同时定位与地图构建系统属于智能机器人多传感器组合定位导航领域。通过硬件模块搭建，结合激光传感器、里程计和惯性测量单元测量信息(Inertial measurement unit,IMU)，形成一套完整的智能机器人SLAM系统，实现探测机器人自主定位与环境感知能力。本发明提出的SLAM系统首先对激光传感器、里程计和IMU信息进行预处理及校正。接着，基于扩展卡尔曼滤波进行多传感器信息融合，改善激光点云的分布变化，提高机器人定位精度。之后通过双线性函数计算栅格点云的概率大小，根据点云分布变化将点云信息投影到栅格地图中。相比于单一传感器的SLAM系统，本发明提出的SLAM系统提高了系统的稳定性和可靠性，保障了定位与地图构建的精确度。

技术领域

本发明设计了一种可以应用于突发性大气事故的智能探测机器人同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)系统，通过结合激光传感器信息、里程计信息和惯性测量单元(Inertial measurement unit,IMU)，搭建硬件平台，形成一套基于信息融合的智能探测机器人SLAM系统。该系统提高了智能探测机器人定位精度和地图构建准确度，可以应用于室内环境或者灾难现场中。通过控制机器人移动，系统可以实时反映现场环境。智能探测机器人SLAM系统属于智能机器人传感器信息融合的定位导航领域。

背景技术

在公共安全领域中，大气安全关乎人类的生命安全和生活质量。近年来，我国突发性大气污染事故频繁发生，直接影响了社会安全、生态环境和经济的可持续发展，成为了当前环境污染控制和安全保障的重大议题。事故发生时，救援中心需要及时掌握事故现场信息，以便正确决策。但由于事故现场情况复杂，为避免救援人员的二次伤亡，需要能工作于事故现场的智能探测机器人系统。应用智能探测机器人系统可以及时获取事故现场环境信息和人员信息，并将该信息传递给救援指挥中心，辅助其迅速确定救援方案。

随着机器人技术的发展，自主移动机器人被用在越来越多的地方，比如家用机器人、工业机器人以及特种机器人等。感知环境模型和定位自身位置的能力也成为智能移动机器人重要能力之一。SLAM系统包括机器人估计自身运动的状态以及感知周围环境模型。环境模型是机器人所处环境的描述，它可以显示诸如地标位置和障碍物等信息。机器人的运动状态可以通过机器人自身位置和方向来描述。激光传感器被广泛的应用在SLAM系统中，它不易受到光线和天气变化的影响，具有较强的鲁棒性而且它们能够准确的反映自身与障碍物之间的距离。里程计可以准确的反映机器人移动的距离，IMU可以精确反映机器人旋转角度。研究基于信息融合的智能机器人SLAM系统，获取全面准确的信息，提高定位精度以及更准确地反映周围环境模型。相比于传统单一传感器的SLAM系统，基于信息融合的SLAM在稳定性、控制精度以及抗干扰能力方面都有相当优势。

本发明设计的智能探测机器人SLAM系统平台主要包括数据采集、数据传输以及智能控制。通过通信网络实现数据采集、传输以及控制信号的发布与执行，形成SLAM系统，提高了系统的稳定性和可靠性，保障了定位与地图构建的精确度。

发明内容

本发明主要是设计了一种智能探测机器人SLAM系统，该系统可以用于大气灾难现场，同时也可以用于室内环境的模型构建，在定位自身位置姿态的同时完成地图构建任务。

1.智能探测机器人硬件系统搭建：

智能探测机器人硬件主要包括移动载体(UGV)，传感器模块、中央处理器模块、数据处理模块以及无线通讯模块。主要功能如下：

UGV是整个机器人移动基础，由四个履带式摆臂构成，通过中央处理器模块和电机驱动模块控制，可以实现前进、后退、转向等运动动作，可以适应复杂的环境。

传感器模块主要包括激光传感器，摄像头，里程计，IMU以及气体浓度检测器，激光传感器，里程计和IMU用于感知周围环境，为SLAM系统提供输入数据。摄像头以及气体浓度检测器则是监控现场环境信息。